隨著春節返程的開始，全國新型冠狀病毒肺炎疫情防控也進入到一個新階段。在這段特別時期，我們看到了前線醫務人員的無私奉獻，見證了社區工作者的努力付出，也正是他們的不懈努力，有效控制了疫情的擴大蔓延。
與此同時，在疫情防控的最前線，出現一系列依託大數據、AI 技術的產品與解決方案，從疫情數據的預測分析到開放 AI 算力加速藥物研製，再到面向防疫特定場景中工作人員的「助理」，中國的AI企業們，正在將領先的 AI 技術與疫情防控的現實需求結合起來，為防疫抗疫貢獻科技力量，與各個行業共度時艱。
而在當下返程高峰逐步到來的大背景下，整個疫情防控工作的兩大重要任務就是快速瞭解已返程人員的身體狀況，與公共場所，特別是車站、機場返程人員的體溫情況，這兩項工作既繁瑣又要求準確細緻，對於接下來防止疫情擴散至關重要。
AI 恰好是解決這兩大難題的最佳助手。
AI 助力社區電話排查
基層社區疫情排查、快速摸清健康情況和流動情況，構成了社區防控的重要工作，這也是防止新型冠狀病毒肺炎疫情擴散關鍵環節，但社區防控也面臨諸多現實挑戰。
一方面，隨著務工人員大量回城，社區工作人員的工作量大幅增加。特別是在一些大型城市的社區裡，社區住戶密集、流動大，即便是電話回訪，僅靠社區工作人員的一對一排查，也是一項幾乎不可能完成的任務。另一方面，考慮到新型肺炎的傳染風險，使得上門排查工作的風險性極大。
如何能在排查效率與安全上兼顧，成為擺在社區防控部署前的重要難題。
過去幾年，無論是 Google 的 Duplex 還是百度、阿里，都在探索利用語音合成等技術，打造一個可以打電話的 AI 機器人，而這成為此次各地社區疫情防控中的一大看點。
以百度為例，針對疫情防控的具體需求，百度推出了可應用於社區情況排查和通知回訪等場景的智能外呼平臺。
這個解決方案不僅在技術上具有眾多優勢，還充分考慮到了防控工作的實際場景。
首先，在功能層面，智能外呼平臺既能批量一對一電話呼叫，還能自動將電話詢問的信息整合，生成觸達統計報告，甚至可以對居民進行疾病患教及防控指導。
根據數據對比，僅在撥打的電話數量上，智能外呼平臺就能達到日均 10 萬+ 通以上，而人類員工以單人 100—-200通/天來計算，這個外呼平臺相當於 500—1000 的人力團隊。
更重要的是，對於社區的工作人員來說，不僅可以不用上門排查，避免被感染疫情的風險，同時還大幅減少了排查時間，提高防控疫情效率。
其次，針對疫情防控的特殊場景，這個產品設計了面向三個特定場景的外呼服務。
比如對於流動人員，外呼平臺的機器人會從他最近的行程入手，提出類似這樣問題：「請問您是否已經離開北京，返回家鄉了呢？請問您回家後是否接觸過新型肺炎確診人員？或周邊有從武漢返還的人員呢？」。
在面向本地居民的回訪中，智能外呼平臺先從防護新型冠狀病毒的知識切入，進一步詢問最近的身體狀況，還能根據居民的反饋給出新的建議。而對於特定人群，比如曾與確診/疑似患者有密切接觸的人群，外呼平臺的語音機器人會詳細介紹注意事項並提供必要醫院信息。
根據百度透露的信息，這套系統已經在北京上地街道科技園社區、陝西西安、延安、上海寶山等十幾個地區投入使用，值得一提的是，百度宣佈，直到疫情結束，向各級政府、衛健委機構、基層社區、疾控中心等相關疫情防控機構免費提供智能外呼平臺。
隨著全國各地類似的智能外呼服務出現，社區疫情回訪的效率大大提升，這對社區疫情防控乃至最終打贏這場疫情保衛戰可謂意義重大。
實時多人體溫檢測裡的黑科技
新型肺炎的防控工作裡，在火車站、機場、地鐵、學校等公共場所進行體溫檢測是一項重要措施，而隨著北京、上海等大城市陸續進入到春運返程高峰，上述這些場所的防控壓力也在加大。
儘管目前主要公共場所相繼部署了測量體溫的措施，但依然有不少的侷限性。比如上述公共場所人員密集，流動性高，傳統額溫槍速度慢，容易造成人群擁擠，增加交叉傳染的風險。
另一方面，在諸如地鐵站、高鐵站等人流量較大的場景中，現場負責發熱篩查系統值守的工作人員需要用肉眼快速發現地圖紅外圖像高溫區域，但區域裡的人並不是靜止不動的，這也容易導致實際人員匹配準確度不高。
這同樣是一個需要在特定場景兼顧效率與安全的問題，那麼，AI 技術能否破解這一難題呢？
根據《北京日報》的一篇報道，在北京北部新的綜合交通樞紐清河火車站，一套 AI 系統正在實時為出站的人流測體溫，只要正常走出車站，系統就能通過紅外設備準確檢測出體溫，通過人臉識別系統準確對應到每個人身上，一旦發現體溫超標，車站工作人員能立即示意該旅客，出列進行二次手持設備的檢測。
這套系統便是百度 AI 多人體溫快速檢測解決方案的「前端」，而在其「後端」，從技術選項到產品部署，都有諸多創新的思考。
比如目前地鐵乘客普遍佩戴口罩導致無法準確識別面部特徵，百度的工程師通過人臉關鍵點檢測及圖像紅外溫度點陣溫度分析算法，可以在一定面積範圍內對人流區域多人額頭溫度進行快速篩選及預警，能夠實現在人流聚集處的快速篩選。
而在開發部署環節，考慮到目前公共場所的部署需求非常緊急，百度為這套方案提供了靈活簡單的部署方案，既可以通過電腦，設定固定檢測卡口點位，也可以使用移動設備進行巡檢，目前系統能夠測量 0.05 攝氏度溫差。
更進一步，在產品設計上，一旦系統檢測出體溫超出一定閾值的人員，系統將發出告警，通過預設多個體溫設定值，對應不同的風險級別，幫助工作人員更好地甄別潛在風險，最大限度規避可能的病毒傳播，降低了火車站、地鐵等公共場所工作人員的被傳染風險。
據瞭解，該系統自從部署到清河高鐵站以來，已完成 1.4 萬人的檢測，發現 160 人次體溫異常。其易用的部署方式與高效的檢測效率，百度的這套解決方案值得在各個公共場所推廣。
寫在最後
過去幾年，大數據、人工智能等技術和趨勢早已不是炒作的概念，已然逐步深入到各行各業。在此次疫情防控的前線上，除了先後發佈的智能外呼與公共場所多人體溫檢測產品之外，百度也將此前研發的線形時間算法 LinerFold 免費向醫療機構開放，百度地圖遷徙大數據平臺、實時路況平臺等則為用戶的平安出行、政府及交通運輸單位提供大數據決策支持。國內其他公司，如阿里華為等，也有類似將AI技術應用到抗疫防疫工作中的舉措。
所有這些努力，都是將 AI 技術與現實場景相結合，以技術手段提升效率、增強安全，為打贏這場抗疫保衛戰吹響了號角。
再將目光再放長遠一些去看，當疫情過後，大數據、人工智能等技術還將繼續在社會經濟發展以及各行各業轉型中扮演重要角色。
這也是中國科技公司所需要肩負的使命，無論是如百度、阿里、華為這樣的巨頭，抑或是一眾 AI 創業公司，在逐步形成完善的 AI 技術與產品的佈局之後，接下來，他們也將踏入一個新賽道，當 AI 技術與各行各業的具體場景相融合，當各行各業的智能化水平不斷提升，未來社會應對各種公共安全和健康挑戰的能力也就有新的提高，最終造福社會、經濟與群眾福祉。
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